pandas如何使用insert插入一列

这篇文章将为大家详细讲解有关pandas如何使用insert插入一列，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

把value插入dataframe的指定位置loc中，若插入的数据value已在DataFrame中，则返回 错误ValueError，如想完成重复值的插入需要把allow_duplicates设置为True

insert方法详解

DataFrame.insert(loc, column, value, allow_duplicates=False)

参数：

Raises a ValueError if column is already contained in the DataFrame, unless allow_duplicates is set to True.

Parameters：

loc ：参数column插入的位置，如果想插入到第一例则为0，取值范围： 0 <= loc <= len(columns),其中len(columns)为Dataframe的列数

column ：给 插入数据value取列名，可为数字，字符串等

value ：可以是整数，Series或者数组等

allow_duplicates : 默认 False

1.创建数据

import pandas as pd import numpy as np data = {  'school' : ['北京大学', '清华大学', '山西大学', '山西大学', '武汉大学'],  'name' : ['江路离', '沈希梦', '来使鹭', '陈曦冉', '姜浩然'],  'No.' : [20001943, 300044451, 20190006, 20191234, 1242522] } # data = list(data) <-> data = list(data.keys) # data = list(data.values()) frame = pd.DataFrame(data) print(frame)

结果：

2.插入数据

frame.insert(0, 'num', np.ones(5)) print(frame)

结果：

frame.insert(len(frame.columns), 'list', [x for x in range(5)]) print(frame)

3.插入已存在数据

结果：

4.把allow_duplicates设置为True，可实现重复值的插入

frame.insert(0, 'num', np.ones(5), allow_duplicates=True) print(frame)

补充：pandas 中的insert(), pop()在DataFrame的指定位置中插入某一列

在pandas中，del、drop和pop方法都可以用来删除数据，insert可以在指定位置插入数据。

可以看看以下示例。

import pandas as pd  from pandas import DataFrame, Series data = DataFrame({'name':['yang', 'jian', 'yj'], 'age':[23, 34, 22], 'gender':['male', 'male', 'female']}) #data数据 ''' In[182]: data Out[182]:    age gender name 0  23  male yang 1  34  male jian 2  22 female  yj ''' #删除gender列，不改变原来的data数据，返回删除后的新表data_2。axis为1表示删除列，0表示删除行。inplace为True表示直接对原表修改。 data_2 = data.drop('gender', axis=1, inplace=False) ''' In[184]: data_2 Out[184]:    age name 0  23 yang 1  34 jian 2  22  yj ''' #改变某一列的位置。如：先删除gender列，然后在原表data中第0列插入被删掉的列。 data.insert(0, '性别', data.pop('gender'))#pop返回删除的列，插入到第0列，并取新名为'性别' ''' In[185]: data Out[186]:      性别 age name 0  male  23 yang 1  male  34 jian 2 female  22  yj ''' #直接在原数据上删除列 del data['性别'] ''' In[188]: data Out[188]:    age name 0  23 yang 1  34 jian 2  22  yj '''

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